dụng trong các nhà máy hóa chất lớn và các nhà máy lọc dầu,
những nơi mà nếu một bộ phận bị hỏng có thể làm ngưng trệ
sản xuất. Chi phí cho việc thu thập và phân tích dữ liệu để biết
khi nào phải hành động sớm là thấp hơn so với chi phí của việc
ngừng sản xuất.
Lưu ý rằng các phân tích dự đoán có thể không giải thích
nguyên nhân của một vấn đề; nó chỉ cho thấy có vấn đề tồn tại.
Nó sẽ cảnh báo bạn rằng một động cơ quá nóng, nhưng nó có
thể không cho bạn biết tình trạng đó là do một đai quạt bị sờn
hay do một nắp đậy không được vặn chặt. Các mối tương quan
cho biết cái gì, nhưng không cho biết tại sao, tuy nhiên như
chúng ta đã thấy, biết cái gì thường là đủ tốt rồi.
Phương pháp tương tự đang được áp dụng trong y tế, để ngăn
ngừa các “hỏng hóc” của cơ thể con người. Khi bệnh viện gắn
một mớ ống, dây điện, và các dụng cụ cho bệnh nhân, một dòng
lớn dữ liệu được tạo ra. Chỉ riêng điện tâm đồ đã ghi 1.000
thông số mỗi giây. Tuy nhiên, đáng chú ý là chỉ có một phần
nhỏ của dữ liệu hiện đang được sử dụng hoặc lưu giữ. Hầu hết
dữ liệu bị bỏ đi, ngay cả khi nó có thể giữ những đầu mối quan
trọng về tình trạng và phản ứng với phương pháp điều trị của
bệnh nhân. Nếu được giữ lại và tổng hợp với dữ liệu của các
bệnh nhân khác, chúng có thể tiết lộ những thông tin đặc biệt
về việc phương pháp điều trị nào có khả năng tiến triển tốt và
phương pháp nào thì không.
Việc vứt bỏ dữ liệu có thể thích hợp khi chi phí và độ phức tạp
của việc thu thập, lưu trữ và phân tích nó là cao, nhưng bây giờ
điều này không còn đúng nữa. Tiến sĩ Carolyn McGregor và một
nhóm các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ của Đại học
Ontario và IBM đã làm việc với một số bệnh viện để xây dựng
phần mềm giúp các bác sĩ ra các quyết định chẩn đoán tốt hơn
